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此外，我们也并不要求这一弱化版的alpha每天都是正收益，只要风险收益比在我们的可接受范围内，那么我们就可以开始构建一个组合，对冲掉其他维度。这个时候，有一个问题出现了，对冲掉其他维度？...一般来说，risk model大概有这么三个作用，估计风险、控制风险敞口、绩效归因，那么按照先前的逻辑，用来对冲其他的维度，其实就是第二个作用，控制风险敞口。...理论上，当我们把risk model中的所有factor的敞口控制到0，那么在这一risk model的看法下，你已经实现了完全的风险对冲。...既然如此，我们只能再次退而求其次，在风险敞口满足预设目标的前提下，尽可能体现出alpha维度的敞口。这一过程中，就需要对风险进行估计，也就是我们提到的第一个作用。...后来人们发现，实在是找不到alpha维度，那干脆我们做风险维度吧，比如做个组合，在满足预设条件下，尽可能满足BTOP维度的敞口。这种风险维度的组合，就叫做SmartBeta。
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本文讨论的风险评估算法也是基于匿名化处理数据的风险评估，也适用于其他脱敏算法。...二、K匿名相关知识简介 根据发布数据集的内容不同，数据集存在的风险也不同；如何去量化的评估数据集存在的风险，就应该先对数据的敏感级别进行一个合理的划分。...数据安全与隐私相关技术受到的重视程度越来越高，因此聚焦“敏感数据”，创新实践“零信任”安全理念，围绕数据产生、传输、存储、使用、共享、销毁外加数据管理的全生命周期，并结合数据安全相关的法律法规《国家安全法》《网络安全法...隐私的度量与量化表示 数据隐私的保护效果是通过攻击者披露隐私的多寡来侧面反映的。现有的隐私度量都可以统一用“披露风险”（Disclosure Risk）来描述。...最大风险jRmax和平均风险jRavg为： >>>> 4.2.2 经营销者攻击模型攻击后存在平均风险mRavg： 实现了三种值供用户选择，分别为0.05（高度侵犯隐私）、0.075（中度侵犯隐私）、
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